Identification of four latent classes of acute respiratory distress syndrome using PaO2/FIO2 ratio: an observational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biological phenotypes in patients with the acute respiratory distress syndrome (ARDS) have previously been described. We hypothesized that the trajectory of PaO2/FIO2 ratio could be used to identify phenotypes of ARDS. We used a retrospective cohort analysis of an ARDS database to identify latent classes in the trajectory of PaO2/FIO2 ratio over time. We included all adult patients admitted to an intensive care unit who met the Berlin criteria for ARDS over a 4-year period in tertiary adult intensive care units in Manitoba, Canada. Baseline demographics were collected along with the daily PaO2/FIO2 ratio collected on admission and on days 1–7, 14 and 28. We used joint growth mixture modeling to test whether ARDS patients exhibit distinct phenotypes with respect to both longitudinal PaO2/FIO2 ratio and survival. The resulting latent classes were compared on several demographic variables. In our study group of 209 patients, we found that four latent trajectory classes of PaO2/FIO2 ratio was optimal. These four classes differed in their baseline PaO2/FIO2 ratio and their trajectory of improvement during the 28 days of the study. Despite similar baseline characteristics the hazard for death for the classes differed over time. This difference was largely driven by withdrawal of life sustaining therapy in one of the classes. Latent classes were identified in the trajectory of the PaO2/FIO2 ratio over time, suggesting the presence of different ARDS phenotypes. Future studies should confirm the existence of this finding and determine the cause of mortality differences between classes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».